绘画教程:天空怎么画?不同云彩的画法

针对绘画初学者,本文分享了如何绘画天空与云彩的技巧,解析云在绘画中的三种角色:作为主图案、表示深度及使前景图案突出,帮助初学者掌握插画绘制的关键要素。

天空怎么画?云彩怎么画?绘画初学者如何学习插画?插画如何入门?场景应该怎么画?学习绘画难吗?怎样才能学好绘画?想必这些都是绘画初学者们经常在想的问题吧,就是不知道如何才能绘画好自己想要绘画的东西,比如说想要绘画一幅插画,但是总是感觉怪怪的,没有别人的好看,但又不知道为什么

那么今天奇天CG学院就在网络上收集整理了一些关于如何绘画天空云彩的教程给大家,教程非常简单,赶紧来看看叭:

[要点]云的作用

绘画中的云具有三个角色。在这幅画中,它的作用是最后一点。

主图案云这是当天空中的云本身具有主图案的作用时的情况。云是主要角色,因此您需要最大程度地绘画。

表示深度的云这是一种云,它会随着云流而引起视线,使您感觉到深度。有必要关注透视流。

使前景中的图案突出的云为了使天空前的图案突出,它通常是明亮的。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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